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1、第44卷第2期2017年2月计算机科学COMPUTER SCIENCEVoL 44 No2Feb2017基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法吴标崔琛余剑易仁杰(电子工程学院401室 合肥230037)摘要针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题，提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAl 7C。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点，首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环，建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型；通过等间隔划分扇环，以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目，进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例；通过簇首发射功率的自适应
2、调整实现非均匀分簇；同时，以MTE原则竞选出最佳中继簇首，有效解决了簇首闻的路由中继问题。仿真结果表明，与传统算法相比，在不同应用场景下所提M哏AIc算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势，更适用于工程实际。关键词无线传感器网络，非均匀成簇，扇环，多跳路由中图法分类号TP393 文献标识码 A DoI 1011896jissn 1002137X 201702024Mlllti_h叩R伽ting Algorithm f打WireIess S蚰sortworl【s Based伽Uhev饥Cl哪teringWU Biao CUI Chen YU JianRe州ie(401 Labo
3、ratory，ElectrDnjc Enginee119 Institute，Hefei 230037，alina)Abs衄毗Airmng to s01ve me Kghly efficient netwo池ng problem of诵reless sensor networks(WSN)under a c叩1eXaIld irr弓gular scemrio，a multi_hOp routing algo打th based on uneven clustering(M刚mC)、张s proposed for埘relesssensor ne啪rksFirsdy，accordi】匕19 to t
4、he charactestics that irregular shape of the scemrio and the sink node are faraway from the detection area，the a190rith appro】【ilateS the detection area into aIl啪ular sector of which the sink nodeis located i11 the heaLrtEhsed on the锄ular sector scenario，the仰even clustering is established for、ireles
5、s sensor net-worksThe detection ar髓is divided into踟ular sectors with eqml se毋：Ilentation，tlen the cluster head number and thebest proportion of each annular senctor are dete删ned by the rIlj幽啪energy conSuIllption of the first锄ular s朗c_torThrough ad印tively transmitting po、rer of cluster head，the uneve
6、n clustering is realizedAt the same tirIle，the bestrelayir培cluster head is detennined by the MTE pdnciple，、礼ich effectively overcome the routing relaying probl锄be-tv旧en duster headsThe simulation results show that compared、im也e traditional algorithIIl，the new algorithm hassi鲥ficant ad啪tages in balan
7、cing energy cons啪ption betv陀en nodes and pr010蟛ng the ne仰ork life cycl巴As a re-sult，it is nlore suitable for en函neering practic己K哪o“b Wireless sensor rletworks，Uneven clustering，Annular sector，Iuti_hop routing1 引言无线传感器网络(Wireless Sensor T、kt、0rks，wSNs)是由成千上万个传感器节点组成且以自组织的形式完成组网的无基础设施的大规模无线感知网络。近年来，随
8、着微电子技术、无线通信技术和传感器技术的迅速发展，一种具有环境感知、数据处理和传输的嵌入式系统的技术变得更加成熟，从而降低了每个无线传感器节点的成本。传感节点通过相互协作的方式实现数据的收集、处理和信息的交互，完成对指定区域的实时监控，主要应用于军事、森林防火、海洋监控、医疗护理等方面，具有广泛的应用前景1。传感网络节点通常由电池供电且受体积、成本、功耗等因素的影响，其计算、存储和通信能力均受到限制。因此，如何对网络中有限的资源进行充分利用及有效平衡网络的负载是延长网络工作寿命、均衡网络能量消耗的关键，其已日渐成为传感器网络研究的重点。I，EACH(Lo、Energy Adaptive C1u
9、stering Hierarchy)是一种最具代表性的层次性分簇路由算法，其核心思想是通过节点轮流担当簇首，使得网络中能耗尽量均衡，能够有效减到稿日期：2016-o卜13返修日期：2016一0430 本文受电子工程学院院控基金(KYl3A206)资助。吴标(1991一)，男，硕士生，主要研究方向为无线传感器网络节能路由协议，E_r嘣l：wbuiao163咖；崔琛(1962一)，男，硕士，教授，博士生导师，OcF会员，主要研究方向为信号与信息处理、无线传感器网络路由协议，E-mail；kycuichen163oom；余剑(1980一)，男，硕士，讲师，主要研究方向为无线传感网络安全，E_nlai
10、l：jimmyyulll2hotlllailcom；易仁杰(1990一)，男，博士生，主要研究方向为无线传感网络定位，E_mail：18226656895163m。万方数据158 计算机科学 2017年少网络失效时的能量浪费，延长网络的整体寿命，从而广泛应用于无线传感器网络中。文献5结合剩余能量和距离因素修正了阈值公式，但选举出的簇首数目仍会出现过多或过少的现象；LEACH-c6集中控制簇头的选举，使簇头分布更加合理，集中控制的代价是汇聚节点需频繁地与所有节点进行信息交互，造成能量的浪费，只有接收到汇聚节点的全局消息以后才能确定簇首，普通节点确定要加入的簇，降低了算法的时效性；文献7采用自适应
11、调节机制控制簇头广播消息的广播半径，均衡节点分布与能量消耗，在簇内通信中采用“四向覆盖”算法，仅少数节点处于工作状态，该算法是以丢失网络大量信息为代价来提高网络的生命周期；蒋畅江等人8通过减小距离基站节点的成簇半径实现了非均匀分簇，进而实现了能量在整个网络中均衡。文献48中算法均以方形网络环境为模型，同时节点间的信息和数据交互都是以单跳完成的，因此存在以下问题：1)实际环境中面临的组网区域复杂、不规则，因此算法的应用范围受到限制；2)与单跳方式相比，簇首与汇聚节点间采用“多跳”的通信方式更能节省能量，延长网络的生命周期9。在“多跳”方面以多跳LEACH(Mutihop variallt of
12、LEACH，M_LEAcH)”算法为代表，该算法通过簇内节点转发的方式，完成节点间的信息传输和数据交互，但仅减少了簇内的能耗，簇首与汇聚节点仍以单跳方式传输信息；文献11提出了多跳簇首模型，该模型采用从下到上的策略，逐层生成簇首，最后得到一个多层结构的WSN网络；文献1213的核心思想是非均匀成簇，临时簇首根据自身距离汇聚节点距离的不同形成不同的竞争半径，通过竞争半径的不同形成大小不一的簇，使靠近汇聚节点的簇的规模小于远离汇聚节点簇的规模，以节省用于中继其他簇首的数据时的能量，均匀簇间的消耗，但网络环境仍以正方形为模型，参数较多，设置比较困难；文献1415将圆形区域划分成环，汇聚节点位于圆心，
13、根据节点的位置确定每个环内的簇首比例，分别在各环内分别选举出临时簇首，在整个区域内由临时簇首竞争产生最终簇首，环间簇首以多跳方式将收集的数据传递给汇聚节点，环间多跳通信很好地完成网络的多跳组网，简化了路由，但仅适用于汇聚节点在圆心的圆形场景，选取中继簇首时以距离最短为原则。针对以上问题，本文考虑场景复杂、不规则情况下无线传感器网络的高效能组网问题，提出了一种基于非均匀成簇的网线传感器网络多跳路由算法MRAuc。首先根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点，将检测区域近似划分成同扇心的不同扇环，建立扇型场景下无线传感器网络非均匀成簇模型；通过等间隔划分扇环，以第一扇环能耗最小为原则确定
14、各扇环的簇首数目，进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例；通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇；同时，以MTE原则竞选出最佳中继簇首，有效克服了簇首间的路由中继问题。理论分析与实验仿真表明：与传统算法相比，在不同应用场景下，所提的MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势，更适用于工程实际。最后，仿真结果验证了算法的有效性。2基础模型21网络模型网络模型设定在半径为RRz的扇形区域之间(深色区域)的S内，如图1所示。N个节点随机均匀分布在该区域，汇聚节点位于扇心上，坐标为(Si舶。，Si诚，)。网络还具备以下特点：1)每个节点均具有唯一的D；2)网络布置完成后节点的位
15、置不再移动且节点的位置信息已知，汇聚节点的位置固定；3)节点能量均是有限的，汇聚节点的能量不受限制；4)节点的发射功率根据传输的需要自动可调；5)通信是对称的，节点根据收到的其他节点的信号强度得到与其他节点的距离。： r，“F2蛩1 j硼络侵型注：将汇聚节点布置到检测区域外的一定距离后，可将任何不规则场景等效为扇环。该模型适用范围更广，在小扇角下直到圆环下均可达到很好效果。22能耗模型该算法采用文献4中的能耗模型，网络的能耗主要集中在传感节点发射数据、接收数据和数据融合上。无线传感器节点的耗能主要由无线发射部分和功率放大组成，而功率放大模块与传输距离有关。当传输距离小于盔时采用自由空间传输模式
16、；当传输距离大于盔时采用多径衰减模式。节点向d距离之外的节点发送五bit消息的能耗为：Et(矗，d)一是E如+忌。口d，f忌E缸+忌8d2， d编 I忌E妇+愚d4， d凶其中，k为节点电路能量消耗系数，为自由空间传输损耗，为多径衰减传输损耗，编为自由空间传输模式与多径衰减模式的切换阈值，可通过式(2)得到：如一 (2)接收能耗可通过式(3)计算：民一矗E如 (3)用E凸a表示融合单位长度数据的能耗，那么簇首融合长度为z的数据的能耗可表示为：EA一民Z (4)3 MRAuC算法介绍进行网络初始化，由汇聚节点(Sink节点)配置本网络的全局初始化消息，该消息主要包括汇聚节点的位置信息(Si碰。，
17、Si舶，)、网络的区域范围R，和Rz、节点总数N、划分的环数T、每个环内的簇首比例P一P(i)Ii一1，2，T、各扇环成簇的平均半径r一，一(i)Ii一1，2，T)，口为扇环扇心万方数据第2期 吴标，等：基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法 159的角度。汇聚节点以广播的形式向检测区域发送Si溅ADvMSG(Si比，Si越，)，R1，R2，艿，N，T，P，r，D消息，告知距汇聚节点较近的节点，节点接收到该消息后以泛洪方式广播此消息。这样，区域内所有节点均获悉网络的全局初始化消息。对于网络初始化信息中P的确定，需获悉各环的最佳簇首数目，其由31节可得，完成网络初始化之后进入网络运行阶段。网
18、络的运行流程图如图2所示，分为临时簇首选举阶段、网络成簇阶段、数据传输阶段，详细过程见32节。 厂矾节点产生随机数Q三!竺莎I墨成为临时簇首并发送Be-h船d消息否设到其他-言；耋簇首Behead户否成为最终簇首接收本簇加入请求并lrJ溪!i越!：哆能量大于其他临时簇首能量是成为一般节点是发送QIljt-Msg根据各消息确认簇首并发送ReQMsg接收簇首时隙分配消息等待进行数据传输按M11原则确定中继簇首并发送Relay-Msg选择距离最近簇首向其发送RelayMsg进入数据传输阶段( 苎查 )图2算法的流程图31最佳簇首数目将检测区域S均等地分成T个扇环，从内向外分别记为第1扇环，第2扇环，
19、第T扇环。扇环间距为艿，中心角为口，节点在该区域内服从随机均匀分布。占TR。一R。净忙墅粤 (5)第五环内的节点数目为：M一雩掣弊N，i一1，2，T”2 (Rl+R2)T“” ” (6)在每个环内各簇以相同半径的圆覆盖，簇首位于每个簇的圆心上。那么第i环的簇首距离Sink节点距离平方的均值为： 酗，甄南枷一箜塑芷丛#尘型 (7)同理，第i环的簇首距离Sink节点的距离均值为：吼J巍。甄赢d棚一堕集芷i生塑生丝 (8)詈(2i一1)抖2R1根据式(9)可求出各环间的簇首距离平方的均值：E以谢一，_E(以i一如(一)2一E兹。+E以(H)+2E如；E如(H)(9)第i环内存在批个簇首，其中i一1，
20、2，T，则第i环内簇首耗能、簇首和成员节点能耗分别如式(10)和式(11)所示：占昂iz易c差一，+z差+z警c岛+艮+琢E兹州一-)+z(E+E，。E魂，一) (10)E砌；一z(艮+E，E以肼) (11)其中，E如t一音。壶(Rt+i2一(R+(i一1)2。那么一个簇的能耗为：如捌一魄+(差一1)E榭ib+差E枷； (12)每个环所有节点耗能的总和为：Ez一巩E州一砚E蒯+ME。一击f (13)等一吗，E魂卜。一zN艮轰去(R。+渤2一zME，s兹壶(R1+(i一1)2一o (14)所岫一镌V唔野。32 M黜埘C算法由31节可知每个扇环的最佳簇首数目和节点数目，进而可求得P一P(i)一等I
21、i一1，2，T)各环簇首的比例。MRAUC算法的运行仍按“轮”43进行，工作过程分成3个阶段：临时簇首选举阶段、网络成簇阶段、数据传输阶段。临时簇首选出以后采用簇首半径自适应的方式调整临时簇首的角色，均衡簇首在网络中的分布。距汇聚节点一定距离的非规则区域可被等效为扇环的模型，根据非规则区域的不同特点可将非规则区域等效为扇环角不同的扇环模型；即使在传统正方形或圆形的模型下，汇聚节点布置到检测区域以外的一定距离后也可将正方形或圆形等效为扇环模型，因此，本文所提网络模型较已有模型适用性更广。算法首先将非规则区域等效为扇环，根据最内扇环能耗最小的原则确定各扇环的最优簇首数目，各扇环各自进行簇首选择，实
22、现网络簇的非均匀构建。在网络簇的构建中，充分利用节点间的组网信息以确保簇首在簇内能量较高且不会过密或过疏分布；簇与簇的中继选择采用了MTE原则。因此，凇AI圮算法很好地控制了每轮选出簇首的数目和簇首在网络内的分布，并且被选出的簇首是能量较高的节点，通过自适应成簇半径控制实现簇规模的非均匀构建，距离汇聚节点越远，簇规模越小，簇内成员越少，节省了簇首在处理簇内数据时用以中继距汇聚节点较远簇首的数据的能耗；另一方面，以MTE为原则选取簇首的中继簇首对象是最小传输能耗的方式。综上所述，MRAUC算法在均衡网络的能耗、延长野万方数据160 计算机科学 2017年网络的生命周期方面有显著优势。本节以下内容
23、是对MRAUC算法过程的详细描述。321临时簇首选举阶段汇聚节点将网络的全局消息布置下去以后，网络内所有节点获取网络的全局消息，包括汇聚节点位置和每个扇环簇首的比例及成簇半径等。各节点获取全局信息后由式(15)获取节点所处的扇环位置，并根据所处位置确定所处环的簇首比例，其中L zj表示取不小于z的最小整数。是一l煎鱼边箜哮型血鲨垫| (15)Kl n 1u，MR AI IC算法在每个扇环内分别独立采用簇首轮转机制选择临时簇首，并将节点的剩余能量考虑进去，采用式(16)确定每轮不同环内节点成为簇首的概率，使各扇环选出的簇首尽可能为剩余能量最大的。每个扇环内的节点自主地产生一个在o，1之间的随机数
24、，若该数小于本扇环的成簇概率五(行)，则成为临时簇首。正(咒)一r P(i)E枳 ，jF下丽又面鬲瓦丽瓦牡h【o， other惭se(16)其中，r表示当前的轮数；G表示第i扇环内在当前的一个簇首轮转周期内尚未担当簇首的节点集合；挖表示第i扇环内G的某个节点；E甜k表示节点咒当前剩余能量；正hhi。表示节点咒初始化能量。322网络成簇阶段传统的分簇路由算法3也”簇首的选举采用严格随机轮转的方式，在很大程度上会使得簇首在某一区域分布得过于密集或者稀疏，从而造成覆盖区域的重叠和“空洞现象”，MR AI圮算法采用自适应成簇方式可很好地解决此问题。假定在最理想的情况下，传感节点均随机均匀分布在整个检测
25、区域内，成簇也是均匀的，从而各扇环内成簇半径公式为：7c尹(i)rNP(i)一兀(R1+i2一丌(R1+(i一1)2州沪俨旺蔫嘉m，其中，rz表示取不大于z的最小整数。网络中确定为临时簇首的节点在其2r(i)内广播Behead消息，该消息中主要包括临时簇首的位置、D、节点剩余能量等，这样杜绝了两个簇首间距离小于2r(i)的情况出现，在其范围内的临时簇首和普通节点均接受该消息。临时簇首接收到其他临时簇首的消息以后，比较其能量的高低，若该节点能量较低，则直接放弃簇首竞争并发送Quit_Msg消息，否则当选为最终簇首；若临时簇首未接收到其他临时簇首的Behead消息，则直接成为最终簇首。普通节点根据
26、接收到的临时簇首的Be-head和Quit_Msg消息，选出距离本身最近的最终簇首作为其簇首，并向其发送ReQMsg消息，该消息主要包含节点m和簇首D；普通节点若未收到任何Be-head消息，则为最终簇首并向外广播Be_head消息。簇首接收到本簇成员所有的ReQMsg消息以后，根据本簇成员的数目建立TDMA时隙表，并为每个成员分配时隙，然后将该消息告知其簇成员，表示该簇首已同意加入请求。非第1扇环最终簇首根据接收到内一扇环簇首的B曲ead消息，按最小能量消耗(Minh啪Tmsrnission Energy，MTE)4为原则决定中继簇首并向其发送Relay-Msg消息；若未收到任何内一扇环簇首
27、消息，则直接选择距自身最近的簇首作为中继对象。第1扇环内的最终簇首与汇聚节点直接进行通信。323数据传输阶段网络各节点明确自身担任的角色以后，普通节点根据簇首的TI舭消息获悉传输数据的时隙，普通成员节点收集其感知范围内的信息以后，仅在分配的时隙内将感知数据传递给簇首。在其他节点的时隙内节点处于睡眠状态以节省能量。簇首收集完本簇成员的数据以后，将数据融合后发送给内一扇环事先选定的中继簇首或者汇聚节点。若接收到外一扇环簇首的数据，则直接与本簇融合后的数据一起发送出去。网络所有数据均传送到汇聚节点后，数据传输阶段结束即本轮结束。然后下一轮开始，网络进入临时簇首选举阶段，如此循环反复。4仿真验证为了验
28、证所提MRAuc算法在均衡网络能耗和最大化网络生命周期上的有效性，以MATLAB R2013b作为实验仿真平台搭建起仿真实验环境，按照表1中的参数设置进行实验。凇AI圮算法主要与LEACH算法、EJc算法以及翮3MC算法进行比较，主要在网络能耗情况、网络生存时间两方面进行对比验证MRAUC算法的有效性。扇心角口取丌3，兀2，7c和27c，在不同应用场景中验证MRAuC算法的优越性。表1仿真参数设置参数 值内径R1m外径R2m汇聚点位置砖点数甚N?个环数T节点初始化能量JEknJbitEbAnJbit。pJ(bitm2)pJ(bitm4)氐|m数据包大小bit控制包大小bit41网络能耗情况网络
29、的能耗情况主要考量网络节点耗能的均值和网络节点耗能的方差，每轮中节点能耗均值越少、方差越小，网络中节点间的能耗越均衡，更利于延长网络的生命周期。图3(a)一图3(d)是扇心角口分别取丌3，衫2，7c和2丌时对应节点平均耗能的变化情况，从图中可知MRAIC算法每轮节点的平均能耗明显低于LD妃H算法和EJC算法的能耗，且随着场景的改变，MRAUC算法始终保持在较低水准，表现得较为稳健。当扇心角取60。时，LEACH算法每轮节点的能耗在姗。加一s8|耄m万方数据第2期 吴标，等：基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法 1617o104左右波动，EEUC算法每轮节点的能耗在57104且比LEAcH
30、波动幅度小，但MRAUC算法却在2710-4左右的更小幅度波动。图4(a)一图4(d)分别是扇心角口取丌3，7【2，7【和2丌时网络每轮节点耗能方差的变化情况。网络所有节点能耗的方差和LEACH在4510“8510-6范围内波动，MRAUC算法始终保持在1O10-6以下的小幅度波动，EE【C算法随着扇心角的增大，其所有节点能耗方差从2O10叫减少至o8106左右波动，但其方差始终大于MRAUC算法所有节点的能耗方差。在口取27【时，瑚3MC算法所有节点能耗的方差和与MRAUC算法很接近，但R磷压C算法每轮节点的平均能耗均大于凇AIc算法。可见，MRAUC算法在网络中使每轮能耗更为均衡，明显优于
31、LEACH算法、EEUC算法和RBMC算法，且适应范围更广。图3每轮节点能耗均值图4每轮节点能耗方差42网络生存情况图5(a)一图5(d)分别是扇心角口取7【3，7c2，7【和27c时对应的网络生命周期的情况，横坐标为仿真的轮数，纵坐标为网络中存活节点的数目。护取兀3，兀2，7(和2丌时对应LD屹H算法第一个节点死亡轮数分别为365，380，382，378，对应EHJc算法第一个节点死亡轮数分别为669，848，1145，1214，对应MRAUC算法第一个节点死亡轮数分别为1162，1298，1355，1498。口取7c3时，MR觚TC算法较LEAcH算法和E双JC算法在网络生命周期上分别提高
32、了2184和737；口取丌2时，MRAI TC算法较LEACH算法和EE【JC算法在网络生命周期上分别提高了2415和531；口取7【时，RAUC算法较LEACH算法和EE【Jc算法在网络生命周期上分别提高了2547和183；口取27【时，MRAI 7C算法较LEACH算法、EC算法和础jMC算法在网络生命周期上分别提高了2962，234和223。综上可知，MRAUC算法较LB蛇H算法在不同应用场景中均一定程度地延长了网络的第一个节点的死亡时间；在不同的应用场景中较EJC算法也有不同程度的提高，且在扇心角度较小时，MRAUC算法的优势更为明显。(d)口=360。图5不同场景下网络节点的生存情况
33、结束语针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题，提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAI JC。首先根据复杂、非规则化的场景特点，将检测区域近似为汇聚节点于扇心的扇环区域，建立了扇环情形下的无线传感网络非均匀成簇模型；通过将检测区域划分成等距离的同扇心的扇环，以最内扇环能耗最小为原则推导出每个扇环最佳的簇首数目，并且得到各扇环的最佳簇首比例；通过自适应控制各扇环簇首的发射功率，实现网络非均匀成簇；在中继簇首选取上以MrE为原则，保证选取出最利于网络节能的簇首作为中继簇首。最后将脉AIC算法与LEACH算法、EC算法以及瑚3MC算法进行了性能对比，仿真结果表明，在不
34、同应用场景下，本文的脉AIC算法在均衡网络各节点的能量消耗、延长网络生命周期方面具有显著优势，更适用于工程实际。参考文献1 LrU W，CHEN H，CHEN MA sur、陀y of wirdess serlsor netwDrkscProceedings of the wodd Auto眦tion Congress，万方数据162 计算机科学 2017年Puerto Vallarta，Me)【ico，2012：3053072MA z C，suN Y N，MEI 1I suey on wireless sensors networkJJoumal of China Institute of(
35、jommullitions，2004，25(4)：114一124(in CMnese)马祖长，孙怡宁，梅涛无线传感器网络综述J通信学报，2004，25(4)：1141243 SAKTHIDHARAN G R，cHITRA SA survey on wirdess sen-sor network：a11 application perspectivecProceedings of t坨Intenlational Conference on C0mputer CCImmu茄cation and Info曲aticsCoinlbatore，India，2012：15广4 HEINZELMAN W，C
36、HANDRAKASAN A，BAIAKRISHNANHEnergy-efficiemnlmunication protocol for而reless microsensor networkscProceedir培s of the Imernational con-ference on System SciencesHawaii，USA，2000：3530145 LIU Y H，ZHAO Y F，XU K H，et a1Improvement of LEACHin wireless sensor networks口cbmputer Engineering 8nd Applications，201
37、0，46(17)：117120(in Chjnese)刘玉华，赵永峰，许凯华，等无线传感器网络LEACH协议的改进J计算机工程与应用，2010，46(17)：1171206 HEINZEI，MANWR，ANANTHAP，CHANDRAKASANHBAn application specific protocol architecture for wireless micro-sensor networksJIEEETrallsactionS on Wireless(j。mmunication，2002，1(4)：6606707 SHl w R，BAI D，GAO P，et al。Cluster
38、_head range adaptive adjustment clustering routing pmtocol for wireless sensor networksJchinese Joumal of Scientific Instrurnent，2012，33(8)：17791785(in Chinese)石为人，柏荡，高鹏，等无线传感器网络簇头半径自适应调节路由算法J仪器仪表学报，2012，33(8)：177917858JIANGc J，sHIWR，TANGX L，et a1Energy-Balanced unequal dusteng r。uting protocol for
39、wireless sensor rletworks口Joumal of softw盯e，2012，23(5)：1222123z(in ctlinese)蒋畅江，石为人，唐贤伦，等能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议J软件学报，2012，23(5)：122212329 MHATRE V，RaSENBERG cDesign guidelines for wirelcsssensor net、帕rks：CoImunication，clustering and aggregationJAd Hoc Networls，2。04，2(1)：456310BA N】)YOPADHYAY S，CO正E J
40、An energy emcient Ke_rarchical clustedng algorithrn fof wireless Sensor netvrkscIEEE Societies I的CoM 2003TwentySecond Annual JointC0nference of the IEEE C0mputer and CommunicationsI既E，2003，3：1713一172311MHATRE V，RosENB既tG C Homogeneous vs hetemgeneousclustered sensor networks：a comparative studyc2004
41、 IEIIntemational Conference on 蛐u11icationsIEEE，2004，6：3646365112LEE s，cHoE H，PAR B，et a1An energy-efficiem unequalclusterirlg algorit曲using location infonnation for wirdess sen-sor networksJwireless Personal CoHlrnunjcationS，2011，56(4)：715731r13LI C F，CHEN G H，M，et a1An Uneven cluster-BasedRouting
42、Protol for Wireless Sensor NetworksJckneseJoumal of C0mputers，2007，30(1)：2736(in Chinese)李成法，陈贵海，叶懋，等一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议J计算机学报，2007，30(1)：273614LIU z，QIu Z n Rillg based muItihop clustering routillg on algorithm for谢reless sensor netwDrksJ。Journal of C主lina hlstitute ofCommunications，2008，29(3)：10
43、4113(inCKnese)刘志，裘正定基于分环多跳的无线传感器网络分簇路由算法口通信学报，2008，29(3)：10411315Lu S，xu w c，YANG Y_A血【g based mult_hop clusteringrouting weighting algorithrn in wirdess sensor networksJJounlal of Shandollg University(EngineedIlg Science)，2012，42 (4)：24_28(k Chiese)鲁松，徐文春，杨云一种分环多跳的无线传感器网络分簇路由加权算法口山东大学学报(工学版)，2012，4
44、2(4)：2428(上接第134页)15AdobeHrrP Dynamic stre锄iIlg on the Adobe F1ash PlatforrIlEB0Lhttps：bugbas己adobecomindex cfm?event=fileview&id一2943064seqNum一6n锄ehttpdynamicstre锄iI畦wpu屯哦16【b协arnic Adaptive strearning over H1I、PEB()Lhttps：em而kipedh org丽l【i珊mmcAdaptiveStr锄ingoverHTrP17霸roHAMMER T脚1锄ic adaptive st蒯I
45、lg over HrrP：starldardS a11d design principlescProceedings of the SecondAnnual ACM C0nference on Multimedia SystemsNew Y0rk：ACM，Z011：133144r18THANG T C，LE H T，PHAM A T，et a1An evaluation of bitrate adaptation meth。ds for HT工P live stre咖iIlgJIEEE Journal on Sd耐ed AreaS jn C姗unicatiorls，2014，32(32)：69
46、370519LIu c，BouAzIzI I，HANNuKsELA M M，et a1Rate adaptation for dyll啪ic adaptive str哪i119 over HTrP in content distribution netwrorkJ&gnal Processing：I衄ge C0n瑚unication，2012，27(4)：28831120ROMER0 I。R A dyllarllic adaptive HrrP stre锄iTlg vide0service for G0091e AndroidcC0mm西cation systems Cos2011：33512
47、1LIN RuiThe design arld implementation of multi-rate adaptivestre芑皿1ing transrnission system based 0n server_drivenDNanjing：N锄jillg U珂versity of Posts and Tele蚴unicationS，2013(in Chinese)林锐基于服务器驱动的多码率自适应流媒体传输系统的设计与实现D南京：南京邮电大学，201222LI Z，ZHU X，GAHM J，et a1Probe and adapt：Rate adaptationfor http video string at scaleJIEEE Joumal on selectedAreas in(bmmunjcations，2014，32(4)：71973323JIANG J，SEKAR V，zHANG Hhnpro们ng faimess，efficien-cy，and stability in http_based adaptive video strearning with festiveCProceedings of the 8th InteHlational C0nference on E-merging Netwo幽Ilg Experiments and Techn0109